Amazon Redshift tidak akan lagi mendukung pembuatan Python UDFs baru mulai Patch 198. Python yang ada UDFs akan terus berfungsi hingga 30 Juni 2026. Untuk informasi lebih lanjut, lihat [posting blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Fungsi HLL\$1CREATE\$1SKETCH
<a name="r_HLL_CREATE_SKETCH"></a>

Fungsi HLL\$1CREATE\$1SKETCH mengembalikan tipe data HLLSKETCH yang merangkum nilai ekspresi masukan. Fungsi HLL\$1CREATE\$1SKETCH bekerja dengan tipe data apa pun dan mengabaikan nilai NULL. Ketika tidak ada baris dalam tabel atau semua baris adalah NULL, sketsa yang dihasilkan tidak memiliki pasangan nilai indeks seperti. `{"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[],"values":[]}}`

## Sintaksis
<a name="r_HLL_CREATE_SKETCH-synopsis"></a>

```
HLL_CREATE_SKETCH (aggregate_expression)
```

## Pendapat
<a name="r_HLL_CREATE_SKETCH-argument"></a>

 *aggregate\$1expression*   
Ekspresi valid apa pun yang memberikan nilai ke agregat, seperti nama kolom. Nilai NULL diabaikan. Fungsi ini mendukung tipe data apa pun sebagai input kecuali HLLSKETCH, GEOMETRY, GEOGRAPHY, dan VARBYTE.

## Jenis pengembalian
<a name="r_HLL_CREATE_SKETCH-return-type"></a>

Fungsi HLL\$1CREATE\$1SKETCH mengembalikan nilai HLLSKETCH.

## Contoh
<a name="r_HLL_CREATE_SKETCH-examples"></a>

Contoh berikut mengembalikan jenis HLLSKETCH untuk kolom `an_int` dalam tabel. `a_table` Objek JSON digunakan untuk mewakili HyperLogLog sketsa jarang saat mengimpor, mengekspor, atau mencetak sketsa. Sebuah representasi string (dalam format Base64) digunakan untuk mewakili HyperLogLog sketsa padat.

```
CREATE TABLE a_table(an_int INT);
INSERT INTO a_table VALUES (1), (2), (3), (4);

SELECT hll_create_sketch(an_int) AS sketch FROM a_table;
sketch
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
{"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[20812342,20850007,22362299,47158030],"values":[1,2,1,1]}}
(1 row)
```